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先说说情况：base北京，小厂，实习月薪5000，房补1000，工作时间9.30-18.30，双休。面试内容：算法题：最长回文子串，记事本写，只看思路和大概的编程，不用运行。场景题：Spring boot应用，接口，部署到线上，初步测试，运行一段时间后，没有反馈了。怎么排查。（我讲了限流方面+死锁+缓存三件套+循环依赖，就是一顿输出）。然后根据我的回答提问了其他内容：缓存三件套处理方法，怎么判断数据库故障了。死锁怎么判断。问了一下agent的项目提示词工程和上下文工程区别。（讲了个大概，联系了项目。他指出了我的不足，但是说我联系项目很好）基本就没了，然后口头给offer，给我讲了业务还有薪资和...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1．实习介绍。2．拷打了一下项目和论文。3．为什么多头注意力能提升表达能力？4．为什么要在大模型中使用 RMSNorm ？和 LayerNorm 有什么差异？5．KV Cache 是怎么起作用的？为什么对长上下文推理很关键？6．大模型推理时的加速思路？7．模型微调时遇到过过拟合吗？怎么处理的？8．手撕：1️⃣字符串的全排列2️⃣二叉树序列化与反序列化

部门：零售 timeline：3.2投递3.10一面 隔了一天约二面3.17二面 第二天约三面3.20hr面3.25OC面经：一面（60min）：可以看我上一个帖子，很详细。二面（20min）：应该是高管面，没问八股，介绍项目难点、亮点，没有深入拷打，问了下日常ai的使用，平时如何学习新技术，还问了项目链接可以发一下吗， 我说没有部署。做了四道sql题。hr面（20min）：基本都是常规hr问题，个人规划、遇到困难怎么办、最有成就感的事、个人优缺点、老家哪的、平时如何学习、入职时间、可以实习多久。周五hr面的，周末没推进度，第二周，周三下午2点，面试状态从面试中变成面试完成，评估中，5点收到OC。暑期面的第一家公司就OC了，感觉在做梦要去和东哥做兄弟了

面试官自我介绍 介绍业务自我介绍1-2个项目深挖：（不得不说字节面试官水平很不错，感觉是之前所有面试中问倒我次数最多的一场）追问了很多项目中的motivation选择神经网络的依据，和数据集是否匹配，和最终任务是否匹配如果这是一个排序问题，为什么选择使用交叉熵作为损失函数？评测集是如何构建的？正负样本的分布比例和数据规模是多少？为什么只看 ROC-AUC 指标？你知道它是否存在偏差？你听说过 PR-AUC 吗？在这个推荐场景下，为什么用 ROC-AUC 而不是 PR-AUC？代码题考了手撕mlp题目（全英）：有一个分类任务，设计mlp，输入层隐藏层输出层维度没限制，至少一层隐藏层，自行选择损失函数、optimizer，面试官会和你讨论参数的选择卡住了面试官会给提示反思：代码题没准备dl相关，大概写出来了结构但是感觉没完全发挥出来项目的每个部分的motivation还不够充分